随着工业4.0时代的到来，机器视觉在智能制造业领域的作用越来越重要，为了能让更多用户获取机器视觉的相关基础知识，包括机器视觉技术是如何工作的、它为什么是实现流程自动化和质量改进的正确选择等。
小编为你准备了这篇机器视觉的干货资料~
什么是机器视觉？
我们先从机器视觉的定义开始，根据制造工程师协会的定义：机器视觉就是使用光学非接触式感应设备自动接收并解释真实场景的图像以获得信息控制机器或流程。
那么，这到底是什么意思呢？ 简单来说，机器视觉就是为了流程控制或检测所制造的产品而从数字图像中自动提取信息。为了更好地理解机器视觉，下面，我们以石膏板缺陷检测系统为例来进行说明：
纸张破洞检测：当纸张运动时，高速相机实时拍摄纸张图像，将采集到的纸张图像传输至计算机，计算机内运行的视觉软件采用一定的图像处理算法对采集到的纸张图像进行分析，如果发现存在孔洞，则根据设定的孔洞面积，进行相应报警。
立边检测：以一字激光器为辅，通过工业相机采集这条线的图像，然后由计算机进行处理，根据这条线的倾斜程度就可以计算出石膏板立面是否垂直以及不垂直时的角度大小。当立边角度大于设置的范围时，通过电机控制摇边器实现闭环控制。操作工可以在显示屏上查看石膏板破洞面积、立边角度等数据。
比如确定火花塞间隙或提供位置信息，引导机器人在制造组装过程中将元件对位，图2显示的例子主要是说明机器视觉系统如何能够用于进行滤油器（右）通过或未通过检测，以及测量支架上中心轴头的宽度（左）。
▲机器视觉系统能够在生产线上进行实时测量和检验， 比如加工支架（左）或滤油器（右）
在这个应用示例中，填充液位检验系统仅可提供两种结果，这显示了二进制系统的特征：
1、 如果产品合格，则检测结果为“通过”
2、 如果产品不合格，则检测结果为“未通过”。
机器视觉的优势究竟有哪些？
虽然人类视觉最擅长于对复杂、非结构化的场景进行定性解释，但机器视觉则凭借速度、精度和可重复性等优势，擅长于对结构化场景进行定量测量，举例来说，在生产线上，机器视觉系统每分钟能够对数百个甚至数千个元件进行检测。配备适当 分辨率的相机和光学元件后，机器视觉系统能够轻松检验小到人眼无法看到的物品细节特征。
另外，由于消除了检验系统与被检验元件之间的直接接触，机器视觉还能够防止元件损坏，也避免了机械部件磨损的维护时间和成本投入。通过减少制造过程中的人工参与，机器视觉还带来了额外的安全性和操作优势。此外，机器视觉还能够防止洁净室受到人为污染，也能让工人免受危险环境的威胁。
机器视觉的应用领域
识别
标准一维码、二维码的解码
光学字符识别（OCR）和确认（OCV）
检测
色彩和瑕疵检测
零件或部件的有无检测
目标位置和方向检测
测量
尺寸和容量检测
预设标记的测量，如孔位到孔位的距离
机械手引导
输出空间坐标引导机械手精确定位